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如何利用FB进行转化量广告数据分析

原创作者:Hedy   |   2019-07-30   |   浏览量 3360

社交网络大数据时代,数据分析能力已经成为了市场营销必不可少的能力之一。Facebook承载了海量的用户数据,他能够抓取每一位用户在互联网上的所有行为,对于使用fb进行营销推广的人员来说,这是最好的时代。然而真正的革命并不在于分析数据的机器,而在于数据本身和如何运用数据。巧用FB数据分析,可以帮助您,在海量受众数据中,抽丝剥茧,洞察市场,实现降低投放成本,提升广告效益的最终目标。 

正确接入PIXEL,保证数据追踪正确性

在使用FB数据广告数据分析前,需要知道数据追踪的必要条件:Pixel。

Facebook Pixel 像素代码是一种分析工具,可帮助您了解用户在网站上采取的操作,继而衡量广告成效。

将 Pixel 像素代码代码嵌入到网站标头,完成 Facebook Pixel 像素代码设置。当某位用户访问您的网站并采取操作(例如完成购买)时,Facebook Pixel 像素代码便会触发并报告相关操作。通过这种方式,您可以知道客户何时采取了操作,并通过后续 Facebook 广告再次向他们展开营销。

这些操作包括有浏览网页 选择产品 架构以及最后购买等,只有正确接入事件代码,才可以保证数据追踪的有效性。

(另:如果是shopify这类与Facebook官方合作的建站,shopify后台填写好pixel ID即可追踪基础数据和转化数据;如果是完全自建站,需要手动安装基础代码和事件代码,才可以追踪之后的事件转化数据。)

图 1 标准事件

建立数据解读框架,根据事件解读正确数据

为事件设置解读逻辑,根据事件针对性解读关键数据,能帮助我们精准数据分析。

首先,根据用户事件层次,我们划分为三个漏斗层级,每个层级下包括以下事件:

1.认知层级:查看内容

2.产生需求层级:加入购物车、添加支付信息、加入心愿单、查找分店、发起结账、购物、提交申请、订阅等

3.转化层级:完成注册、联系、购物、预约、开始试用等

不同的事件也有不同的数据侧重指标,在第一个认知层级,我们更看重展示覆盖,点击花费等较为基础的成本数据。在第二个层级,我们更看重转化的数量和浏览量数据。最后一个层级,用以衡量广告投放的有效性,更加看重投放成本和花费效率。具体如下图所示:

图 2 数据层级指标

总结而言,根据不同的数据层级,针对性得解读该层级最重要的数据指标,即可搭建数据解读框架。

重点数据分析指标及优化逻辑

有了框架,就需要有串联逻辑,我们发现在所有数据之间,最重要的广告数据始终围绕着五个数据标准,它们分别是:CPM、CPC、CTR、CVR、CPA

这些指标可以帮助我们去规划不同产品走期的广告目标,从产品「曝光」、产生「点击」到带来实际「转换」,再透过「点击率」及「转换率」来检视用户对此次广告内容的反应。

1.CPC(Cost Per Click)每次点击成本

「每次点击成本」是指客户每「点击」一次广告内容时,广告业主需要支付给平台的费用。

2.CPM(Cost Per 1000 Impression)每千次曝光成本

「每千次曝光成本」是指每当有一千个人看到你的广告,你所需要支付的广告费用。

3.CPA(Cost Per Action)每次行动成本

「每次行动成本」是指用户完成某一个特定的「转换动作」,如「填写报名表单」、「购买产品」、「注册为网站会员」等情况下,广告业主需要支付平台费用。

4.CTR(Click Through Rate)点击率

用户看到你的广告并且点击广告的比率,计算方式为广告被点击次数 / 广告被显示次数。

5.CVR(Conversion Rate)转换率

用户点击广告后产生转换的次数,计算方式为广告转换次数 / 广告被点击次数。

以下图来表示各个数据之间的关系及影响因素:

图 3 五大广告数据指标及其关系

从上图我们可以发现,当广告主们要进行数据分析时,切勿急切乱下功夫,我们建议数据优化分步走,层层攻破广告问题。从CPM看受众选择优化,从CTR看点击率优化,优化两个数据从而得到最佳CPC,结合CRV,查看落地页质量,建立用户友好型网站,提升CPA。

总结而言,正确的数据分析方法可以帮助各位广告主从数据中洞察新商机,避免问题发生,通过pixel实现精准数据追踪,建立相应的事件转化漏斗及对应关键指标,正确解读数据。根据五大核心数据进行广告优化,层层攻破数据难题,从而实现高效广告投放。

标签:初阶 电商 数据分析 Facebook

本文为原创文章,如需转载请联系我们 contact@sino-inc.com

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